数据排序是打算机的基本功能之一，用于按照字母顺序或者数字大小来排列数据。
目前已经有很多不同的排序算法，但是由于经由几十年的优化，人类很难再有创新。

AlphaDev 的设计目标是创造新的算法来完成给定的任务，并且只管即便超越现有的方法。
它不是对当前的算法进行微调，而是从零开始构建。
其利用了一种叫做汇编代码的中间措辞，这种措辞比人类编写的代码更靠近打算机的二进制指令，也更随意马虎让 AlphaDev 创造出更高效的算法。

AlphaDev 每次天生一个指令，然后测试它的输出是否精确，同时还哀求天生最短的算法。
DeepMind 表示，这项任务难度非常大，由于可能的指令组合数量非常弘大。

当被哀求创建一个排序算法时，AlphaDev 惊人地创造了一种比最好的算法快 70% 的方法，用于对五个数据进行排序。
纵然对 25 万个数据进行排序，它也能比最好的算法快 1.7%。

“我们一开始以为它出错了或者有什么 bug，但是当我们剖析了这个程序，我们意识到 AlphaDev 真的创造了一种更快的方法。
”DeepMind 的 Daniel Mankowitz 说。

由于排序算法被广泛运用于各种常用软件中，这一改进可能会对环球打算产生重大影响。
DeepMind 已经将它们开源，并且加入了一个叫做 Libc++ 的常用代码库，这意味着任何人都可以立即利用它们，这是这个代码库中排序算法部分十多年来第一次更新。

Mankowitz 说，由于物理极限，摩尔定律（IT之家注：即芯片性能定期翻倍）即将闭幕，但是 AlphaDev 可能能够通过提高效率来填补这一点。

英国伯明翰大学的 Mark Lee 说，AlphaDev 很有趣，纵然 1.7% 的速率提升也很有用。
但他说，对这种方法能否填补摩尔定律闭幕持疑惑态度，由于它不太可能在更繁芜的软件中取得同样的进步。